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消息称Python将加入“Immortal Objects”,可提升内存效率


(相关资料图)

IT之家 8 月 22 日消息,Meta 日前宣布将在 Python 中加入 Immortal Objects,使得对象可以绕过参照计数检查,成为在执行时持续存活的“不朽对象”,从而提高内存的使用效率,并有助于解除 Python 语言本身在平行运算上的局限。

IT之家发现,Meta 使用 Python 网页框架 Django 开发 Instagram 前端,并且使用多程序架构以及 Python 函数库 asyncio,以达到每个程序并行处理的目标,但因为 Instagram 前端无论是在业务逻辑还是处理的请求量层面,规模都十分庞大,开发者当下应用的这个方法,反而造成了对内存的大量需求,从而导致系统出现一系列性能障碍。

▲ 图源 Meta 提出的 PEP-683,目前已经被采纳

随着系统运作,每个服务器程序的私有内存使用增加,而共享内存减少,这样的现象造成内存效率低下。

开发人员分析发现,即便许多 Python 对象在整个执行时不可变,但是 Python 的参照计数和垃圾回收机制仍然会试图管理并修改这些对象,在每次读取和垃圾回收周期仍会执行写入时复制(Copy-On-Write,COW)步骤,使得原本共享的内存分页转为私有,共享内存效率也便因此减少,从而导致不必要的 CPU 和内存成本开销。

▲ 使用 Immortal Objects 可提升内存和 CPU 效率

当下 Meta 便是为了解决这个问题,从而宣布将在 Python 中加入 Immortal Objects,Immortal Objects 在对象的参照计数字段中,标记特殊值以创建“不朽对象”,也就是“核心对象状态永远不会改变的对象”,Runtime 会知道什么时候可以或是不可以改变参照计数字段和垃圾回收头。

在 Instagram 前端中,开发者原先通过“减少写入时复制操作”,以提高内存和 CPU 效率,当下随着 Immortal Objects 的加入,Instagram 前端便可以通过增加共享内存使用量,来大幅减少私有内存的使用。

由于 Immortal Objects 可以跨线程共享对象,不再需要 GIL(Global Interpreter Lock)达到线程安全性,Meta 认为,这项功能有望促进 Python 语言发展,且由于 Immortal Objects 保证堆对象真正的不可变性,因此也能够解除 Python 在并行运算的一系列限制。

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